AC weread-digest
Интеллектуальная обработка заметок для чтения в WeChat (微信读书). Создает еженедельные/ежемесячные отчеты о чтении, синтезирует основные моменты книг в структурированные резюме, исследует темы в книгах, отображает статистику чтения и архивирует концепции в базы знаний. Триггеры: "读书报告", "reading digest", "总结笔记", "summarize my notes", "这周读了什么", "reading report", "微信读书报告", "notebook summary", "读书回顾", "reading review", "reading stats", "读书统计", "跨书主题", "cross-book theme", "整理进知识库", "archive to knowledge base", "同步笔记到知识库", "入库".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信读书笔记智能消化技能。 AI-powered reading note digestion for WeRead (微信读书). Gen…»
微信读书笔记智能消化技能。 AI-powered reading note digestion for WeRead (微信读书). Generates weekly/monthly reading reports, synthesizes book highlights into structured summaries, explores themes across books, surfaces reading stats, and archives concepts to knowledge bases. 触发词 / Triggers: "读书报告"、"reading digest"、"总结笔记"、"summarize my notes"、 "这周读了什么"、"reading report"、"微信读书报告"、"notebook summary"、"读书回顾"、 "reading review"、"reading stats"、"读书统计"、"跨书主题"、"cross-book theme"、 "整理进知识库"、"archive to knowledge base"、"同步笔记到知识库"、"入库"
Интеллектуальная обработка заметок для чтения в WeChat (微信读书).
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 77
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2409 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 510 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.